論文の概要: ReST meets ReAct: Self-Improvement for Multi-Step Reasoning LLM Agent
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10003v1
- Date: Fri, 15 Dec 2023 18:20:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-18 14:29:30.333612
- Title: ReST meets ReAct: Self-Improvement for Multi-Step Reasoning LLM Agent
- Title(参考訳): restがreactと出会う - マルチステップ推論llmエージェントの自己改善
- Authors: Renat Aksitov, Sobhan Miryoosefi, Zonglin Li, Daliang Li, Sheila
Babayan, Kavya Kopparapu, Zachary Fisher, Ruiqi Guo, Sushant Prakash, Pranesh
Srinivasan, Manzil Zaheer, Felix Yu, Sanjiv Kumar
- Abstract要約: 外部知識に基づいて推論と行動を行うReAct-style LLMエージェントを開発した。
エージェントをReSTライクな手法で改良し,従来の軌道上で反復的に訓練する。
引き起こされた大きなモデルから始まり、アルゴリズムのたった2イテレーションの後に、微調整された小さなモデルを生成することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 50.508669199496474
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Answering complex natural language questions often necessitates multi-step
reasoning and integrating external information. Several systems have combined
knowledge retrieval with a large language model (LLM) to answer such questions.
These systems, however, suffer from various failure cases, and we cannot
directly train them end-to-end to fix such failures, as interaction with
external knowledge is non-differentiable. To address these deficiencies, we
define a ReAct-style LLM agent with the ability to reason and act upon external
knowledge. We further refine the agent through a ReST-like method that
iteratively trains on previous trajectories, employing growing-batch
reinforcement learning with AI feedback for continuous self-improvement and
self-distillation. Starting from a prompted large model and after just two
iterations of the algorithm, we can produce a fine-tuned small model that
achieves comparable performance on challenging compositional question-answering
benchmarks with two orders of magnitude fewer parameters.
- Abstract(参考訳): 複雑な自然言語質問に答えるには、しばしば多段階の推論と外部情報の統合が必要である。
いくつかのシステムは、知識検索と大きな言語モデル(LLM)を組み合わせて、そのような質問に答えている。
しかし、これらのシステムは様々な障害に悩まされており、外部知識との相互作用が区別できないため、これらの障害を修正するためにエンドツーエンドでそれらを訓練することはできない。
これらの欠陥に対処するために、外部知識に基づいて推論と行動を行うReActスタイルのLLMエージェントを定義する。
我々は,AIフィードバックを用いた成長バッチ強化学習を用いて,連続的な自己改善と自己蒸留を行うReSTライクな手法によりエージェントをさらに洗練する。
提案する大規模モデルから始めて,アルゴリズムを2回繰り返しただけで,2桁のパラメータで構成的質問応答ベンチマークに匹敵するパフォーマンスを実現する,微調整された小モデルを作成することができる。
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